package main.java;

/**
 * @program: pratice
 * @author: 关键我是大怪
 * @create: 2021-10-03 14:16
 */

import java.util.LinkedHashMap;

/**
 * 题目:
 * 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。
 * <p>
 * 示例：
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/OrIXps
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class Test44_最近最少使用缓存 {
    class LRUCache {
        int cap;
        LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();

        public LRUCache(int capacity) {
            cap = capacity;

        }

        public int get(int key) {
            if (!cache.containsKey(key)) {
                return -1;
            }
            int val = cache.get(key);
            makeRecently(key);
            return val;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (cache.containsKey(key)) {
                cache.put(key, value);
                makeRecently(key);
                return;
            }
            if (cache.size() >= cap) {
                int old = cache.keySet().iterator().next();
                cache.remove(old);
            }
            cache.put(key, value);
        }

        public void makeRecently(int key) {
            int val = cache.get(key);
            cache.remove(key);
            cache.put(key, val);
        }
    }
}
